深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36465 篇文献，本页显示第 6661 - 6680 篇。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6661 | 2025-10-05 |
Modeling the vertebrate regulatory sequence landscape by UUATAC-seq and deep learning
2025-Sep-18, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2025.06.020
PMID:40633538
|
研究论文 | 通过开发UUATAC-seq技术和深度学习模型NvwaCE，系统解析脊椎动物基因组调控序列景观 | 开发了超高通量单核染色质可及性测序技术(UUATAC-seq)，并构建了能直接从基因组序列预测调控元件景观的多任务深度学习模型NvwaCE | 仅涵盖五个代表性脊椎动物物种，可能无法完全代表所有脊椎动物的调控序列多样性 | 解码脊椎动物基因组调控序列的语言和功能组织 | 五个代表性脊椎动物物种的顺式调控元件(cCREs) | 计算生物学 | NA | UUATAC-seq，染色质可及性测序 | 深度学习 | 基因组序列，染色质可及性数据 | 五个脊椎动物物种 | NA | NvwaCE | 预测精度，与QTL和基因组编辑结果的一致性 | NA |
| 6662 | 2025-10-06 |
RNA velocity and beyond: Current advances in modeling single-cell transcriptional dynamics
2025-Sep-18, Allergology international : official journal of the Japanese Society of Allergology
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.alit.2025.08.005
PMID:40973591
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综述 | 本文系统回顾了RNA Velocity技术在单细胞转录组动力学建模中的发展历程、应用进展与未来方向 | 全面梳理了从基础RNA Velocity到第二代计算工具（如scVelo、dynamo、CellRank）的演进过程，并重点探讨了在过敏和免疫疾病研究中的创新应用 | RNA Velocity分析仍存在计算挑战和方法学限制，需要进一步改进 | 总结单细胞转录动力学建模技术的最新进展，特别是在免疫疾病研究中的应用 | 单细胞RNA测序数据、免疫细胞分化过程、疾病机制研究 | 计算生物学 | 过敏性疾病和免疫介导疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）、RNA Velocity分析 | 数学动力学模型、深度学习模型 | 单细胞转录组数据、空间转录组数据、多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6663 | 2025-10-06 |
Comparative evaluation of deep learning and traditional models for predicting traffic accident severity in Saudi Arabia
2025-Sep-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-13484-4
PMID:40962904
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研究论文 | 本研究比较了深度学习与传统模型在预测沙特阿拉伯交通事故严重程度方面的性能 | 首次在沙特阿拉伯东部省份使用人工神经网络与传统机器学习模型进行交通事故严重程度预测的对比研究 | 研究仅基于2018-2022年沙特阿拉伯东部省份的数据，可能缺乏地域普适性 | 预测交通事故严重程度以提升道路安全和事故预防能力 | 沙特阿拉伯东部14个城市的交通事故数据 | 机器学习 | NA | NA | ANN, BRT, SVM, Naïve Bayes, logistic regression | 交通事故记录数据 | 9,548起事故案例，涉及17,100辆车，造成2,527人死亡和8,020人受伤 | NA | NA | 准确率, 灵敏度, 特异性, G-mean, AUC | NA |
| 6664 | 2025-10-06 |
Augmenting conventional criteria: a CT-based deep learning radiomics nomogram for early recurrence risk stratification in hepatocellular carcinoma after liver transplantation
2025-Sep-17, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-02082-7
PMID:40962936
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研究论文 | 开发基于CT的深度学习影像组学列线图用于预测肝细胞癌肝移植后早期复发风险 | 结合影像组学特征、深度学习特征和临床变量构建新型预测模型，相比传统标准提供额外预测价值 | 样本量相对有限（245例），仅在两中心进行验证 | 改善肝细胞癌肝移植后早期复发的风险分层和临床决策 | 肝细胞癌患者肝移植前的CT影像和临床数据 | 数字病理 | 肝细胞癌 | CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 245例肝细胞癌患者（训练集184例，验证集61例） | NA | NA | AUC | NA |
| 6665 | 2025-10-06 |
Non-iterative and uncertainty-aware MRI-based liver fat estimation using an unsupervised deep learning method
2025-Sep-17, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103811
PMID:40972442
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研究论文 | 提出一种基于无监督深度学习的非迭代MRI肝脏脂肪定量方法AI-DEAL，可同时估计质子密度脂肪分数及其不确定性 | 首次结合深度学习和加权最小二乘法实现单次MRI水脂分离，能同时输出脂肪分数估计值和不确定性图谱 | 在脂肪-水模体中的PDFF偏差较大(-3.43%)，模型泛化能力仍需进一步验证 | 开发快速准确的MRI肝脏脂肪定量方法 | 肝脏质子密度脂肪分数(PDFF) | 医学影像分析 | 肝脏疾病 | CSE-MRI, 脂肪-水模体, 数值模体 | 无监督深度学习 | MRI图像 | 体内肝脏数据、脂肪-水模体、数值模体 | NA | AI-DEAL | PDFF偏差, 不确定性评估 | NA |
| 6666 | 2025-10-06 |
Unfolding the diagnostic pipeline of diabetic retinopathy with artificial intelligence: A systematic review
2025-Sep-17, Survey of ophthalmology
IF:5.1Q1
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系统综述 | 本文系统综述了人工智能在糖尿病视网膜病变诊断流程中的应用 | 提出了完整的AI驱动DR诊断流程，包括图像预处理、视盘定位与移除、血管分割、特征提取和严重程度分类的序列化阶段 | 存在当前挑战未具体说明，且仅基于MESSIDOR数据集验证 | 探索人工智能技术在自动化糖尿病视网膜病变诊断中的应用与改进 | 糖尿病视网膜病变的诊断流程和分类系统 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | 深度学习模型 | 医学图像 | 基于MESSIDOR数据集 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 6667 | 2025-10-06 |
Deep-Learning Driven Identification of Novel Antimicrobial Peptides
2025-Sep-16, Chemistry (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/chem.202501918
PMID:40801152
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研究论文 | 本研究通过深度学习驱动的流程识别新型抗菌肽 | 结合HydrAMP和AMPlify两种深度学习算法进行抗菌肽的识别与筛选 | 仅对三种候选肽进行了实验验证，样本量有限 | 加速发现新型抗菌肽并进行机制表征 | 色氨酸富集短肽序列 | 机器学习 | 细菌感染 | 深度学习算法，生物物理分析 | 深度学习 | 肽序列数据 | 3种合成肽，多种革兰氏阳性和阴性细菌菌株 | NA | HydrAMP, AMPlify | 抗菌活性评估 | NA |
| 6668 | 2025-10-06 |
AI-driven hazard prioritization of plastic additives using Tox21 bioassays and self-supervised graph transformers
2025-Sep-16, Environmental toxicology and chemistry
IF:3.6Q2
DOI:10.1093/etojnl/vgaf228
PMID:40971996
|
研究论文 | 本研究利用Tox21生物测定数据和自监督图变换器模型，对塑料添加剂的潜在毒性进行AI驱动的危害优先级排序 | 首次将GROVER算法（结合变换器和自监督预训练的图神经网络）应用于塑料添加剂毒性预测，克服传统图神经网络的局限性 | 研究依赖于Tox21数据库的现有数据，可能无法覆盖所有塑料添加剂的完整毒性特征 | 筛选高用量塑料添加剂的潜在毒性，支持监管决策 | ECHA塑料添加剂倡议中400多种高用量塑料添加剂 | 机器学习 | NA | Tox21生物测定 | 图变换器,图神经网络 | 化学结构数据,生物活性数据 | 超过7,000种化学物质的Tox21数据集，包含171种塑料添加剂 | GROVER | GROVER（基于变换器的图神经网络架构） | F1分数 | NA |
| 6669 | 2025-10-06 |
Adaptive High-Distance RGB Imaging for Accurate Dairy Cow Feed Intake Estimation1
2025-Sep-16, Journal of animal science
IF:2.7Q1
DOI:10.1093/jas/skaf247
PMID:40972117
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研究论文 | 提出基于RGB图像的奶牛饲料摄入量估计方法，为牧场管理提供成本效益高的智能测量解决方案 | 创新性地将自注意力机制和多尺度融合技术与ResNet结合，设计用于饲料总量估计的深度学习模型 | NA | 开发准确估计奶牛饲料摄入量的智能测量方法 | 奶牛饲料堆 | 计算机视觉 | NA | RGB成像 | CNN | 图像 | NA | NA | U2-Net, ResNet | MAE, RMSE | NA |
| 6670 | 2025-10-06 |
The interpretable deep learning framework and validation for seizure detection in pediatric electroencephalography: An improved accuracy and performance analysis
2025-Sep-16, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103276
PMID:40972406
|
研究论文 | 提出用于儿科脑电图癫痫发作检测的可解释深度学习框架，并比较两种新型模型 | 设计了带压缩激励模块的全卷积网络（SE-FCN）和基于Transformer的模型（TransNet），能输出通道显著性权重并生成热力图推断致痫区 | 模型在跨被试验证协议下性能仍有提升空间，临床验证需进一步扩展 | 开发可解释的深度学习框架用于儿科脑电图癫痫发作检测 | 儿科癫痫患者的脑电图数据 | 深度学习 | 癫痫 | 脑电图（EEG） | CNN, Transformer | 脑电图时序数据 | CHB-MIT儿科脑电图数据集中的22名患者 | NA | SE-FCN, TransNet | AUC, 准确率 | NA |
| 6671 | 2025-10-06 |
Epicardial and Pericardial Adipose Tissue: Anatomy, physiology, Imaging, Segmentation, and Treatment Effects
2025-Sep-13, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqaf223
PMID:40971601
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综述 | 本文综述了心外膜和心包脂肪组织的解剖学特征、生理功能、影像学评估方法及其在心血管疾病中的作用 | 系统区分了心外膜脂肪组织（EAT）和心包脂肪组织（PAT）的不同生理作用，并重点讨论了基于深度学习的图像分割技术在量化这些脂肪组织中的最新进展 | 不同研究间存在相互矛盾的证据，且影像学评估缺乏标准化的扫描和图像重建方案 | 探讨心外膜和心包脂肪组织的特征及其在心血管疾病风险评估和治疗中的作用 | 心外膜脂肪组织（EAT）和心包脂肪组织（PAT） | 数字病理学 | 心血管疾病 | CT, MRI, 超声心动图 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | 准确性, 可重复性 | NA |
| 6672 | 2025-10-05 |
Deep learning black box and pattern recognition analysis using Guided Grad-CAM for phytolith identification
2025-Sep-12, Annals of botany
IF:3.6Q1
DOI:10.1093/aob/mcaf088
PMID:40445063
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研究论文 | 应用可视化解释器分析训练好的VGG19模型在识别燕麦、大麦和小麦属多细胞植硅体时的决策依据 | 首次将Guided Grad-CAM等可视化解释技术应用于考古植物学中的植硅体识别，揭示了深度学习模型的决策机制 | 研究仅限于三个植物属的植硅体识别，样本多样性有限 | 验证深度学习模型在植硅体分类中的学习效果，并与考古植物学家的手动方法进行比较 | 燕麦、大麦和小麦属的多细胞植硅体 | 计算机视觉 | NA | 显微镜成像 | CNN | 图像 | 未明确说明具体样本数量，但包含多个显微镜图像 | NA | VGG19 | 定性分析（关键特征识别百分比） | NA |
| 6673 | 2025-10-06 |
An enhanced convolutional neural network architecture for nondestructive detection of microbial contamination on eggshells through hyperspectral imaging
2025-Sep-12, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.126943
PMID:40972378
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研究论文 | 本研究开发了一种结合高光谱成像和深度学习技术的非破坏性方法，用于检测蛋壳微生物污染 | 提出了一种改进的卷积神经网络架构CA-DSC-CNN，融合通道注意力和深度可分离卷积，有效建模光谱-空间特征并降低计算复杂度 | 样本数量相对有限（108个蛋样本），需要在更大数据集上验证模型泛化能力 | 开发可靠的非破坏性方法检测蛋壳微生物污染，提高鸡蛋加工和储存安全性 | 鸡蛋蛋壳 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | CNN | 高光谱图像 | 108个鸡蛋样本 | NA | CA-DSC-CNN | 相关系数,均方根误差 | NA |
| 6674 | 2025-10-06 |
Medical multimodal foundation models in clinical diagnosis and treatment: Applications, challenges, and future directions
2025-Sep-12, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103265
PMID:40972405
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综述 | 本文全面分析医疗多模态基础模型在临床诊疗中的最新进展、应用场景及未来发展方向 | 首次系统梳理医疗多模态基础模型在数据集、模型架构和临床应用三个关键方面的整合分析，并探讨多模态表征优化的挑战与机遇 | 作为综述文章未涉及原始实验验证，主要基于现有文献分析 | 探讨医疗多模态基础模型在临床诊断和治疗中的应用潜力与发展方向 | 医疗多模态基础模型及其临床应用 | 医疗人工智能 | 多器官疾病 | 深度学习 | 多模态基础模型 | 多器官多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6675 | 2025-10-06 |
Automated intravascular ultrasound image processing and quantification of coronary artery anomalies: The AIVUS-CAA software
2025-Sep-11, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109065
PMID:40972478
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研究论文 | 开发用于冠状动脉异常患者血管内超声图像自动处理和量化的软件工具 | 首个针对冠状动脉异常患者提供自动管腔分割和心脏相位识别的零/低代码软件 | 仅针对右冠状动脉异常患者进行验证，样本量相对有限 | 开发自动化IVUS图像分析工具以改善冠状动脉异常的临床评估 | 冠状动脉异常患者的血管内超声图像 | 数字病理 | 心血管疾病 | 血管内超声(IVUS) | 深度学习模型 | 医学图像 | 76名患者(152项研究)，共10,741帧IVUS图像 | NA | NA | Dice系数, 敏感度, 特异度, 组内相关系数(ICC) | NA |
| 6676 | 2025-10-06 |
Digital Twin for the Win: Personalized Cardiac Electrophysiology
2025-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.03.674034
PMID:40950065
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研究论文 | 开发了一种集成计算、实验和机器学习的框架，用于生成人类诱导多能干细胞来源心肌细胞的数字孪生体 | 通过结合合成数据生成和深度学习，实现了从单个记录快速生成完全参数化的细胞特异性数字孪生体 | 研究主要基于体外培养的诱导多能干细胞来源心肌细胞，尚未直接应用于临床患者 | 开发个性化心脏电生理学数字孪生技术，用于个性化诊断、靶向治疗和预测性安全药理学 | 人类诱导多能干细胞来源心肌细胞 | 计算生物学 | 心脏疾病 | 电压钳记录技术，合成数据生成 | 深度神经网络 | 电生理记录数据 | 超过100万个计算性iPSC-CMs组成的合成群体 | NA | 全连接深度神经网络 | 波形重现保真度，参数推断准确性 | NA |
| 6677 | 2025-10-06 |
Automated analysis of C. elegans behavior by LabGym: an open-source, AI-powered platform
2025-Sep-03, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.08.28.672961
PMID:40950071
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研究论文 | 介绍用于秀丽隐杆线虫行为自动分析的AI开源平台LabGym | 开发首个基于深度学习的开源平台，能自动分类和量化多线虫视频中的运动行为参数 | 未明确说明模型在复杂行为场景下的泛化能力 | 开发自动化行为分析平台以克服线虫轮廓均匀带来的分析挑战 | 秀丽隐杆线虫 | 计算机视觉 | NA | 视频分析 | 深度学习模型 | 视频 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 6678 | 2025-10-06 |
Reconstructing the 3D genome organization of Neanderthals reveals that chromatin folding shaped phenotypic and sequence divergence
2025-Sep-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2022.02.07.479462
PMID:40949959
|
研究论文 | 本研究利用深度学习从DNA序列重建尼安德特人和丹尼索瓦人的三维基因组结构，揭示染色质折叠对表型和序列分化的影响 | 首次应用深度学习从古DNA序列推断已灭绝古人类的三维基因组结构，突破了古样本降解无法实验测定三维基因组的技术限制 | 基于序列预测的三维基因组结构需要实验验证，古DNA样本质量限制预测准确性 | 探究三维基因组结构在古人类与现代人类分化过程中的作用 | 尼安德特人、丹尼索瓦人和现代人类的基因组 | 计算生物学 | NA | 深度学习，DNA序列分析，Hi-C验证 | 深度学习 | DNA序列数据，三维接触图谱 | 多个古人类和现代人类基因组 | NA | NA | NA | NA |
| 6679 | 2025-10-06 |
Enhancer-targeting CRISPR screens at coronary artery disease loci suggest shared mechanisms of disease risk
2025-Sep-02, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.08.28.25334684
PMID:40950476
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研究论文 | 本研究通过CRISPR筛选系统识别冠状动脉疾病风险位点中的增强子-基因调控机制 | 结合深度学习模型与CRISPRi靶向技术，首次在血管平滑肌细胞中建立全基因组变异-增强子-基因联系图谱 | 研究主要聚焦于血管平滑肌细胞，未涵盖其他可能参与CAD发病的细胞类型 | 系统识别冠状动脉疾病GWAS位点中的因果遗传机制 | 血管平滑肌细胞中的增强子-基因调控网络 | 基因组学 | 冠状动脉疾病 | CRISPRi, DC-TAP-seq, 染色质可及性分析 | 深度学习模型 | 基因组数据, 染色质特征数据 | 108个CAD位点中的470个基因 | NA | NA | NA | NA |
| 6680 | 2025-10-05 |
Colorectal Liver Metastasis Pathomics Model: Integrating Single-Cell and Spatial Transcriptome Analysis With Pathomics for Predicting Liver Metastasis in Colorectal Cancer
2025-Sep, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2025.100805
PMID:40473111
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研究论文 | 本研究开发了一种结合单细胞转录组、空间转录组和病理图像分析的深度学习模型，用于预测结直肠癌肝转移风险 | 首次识别了肝转移触发恶性细胞(LMTMCs)，并通过多组学细胞通讯分析发现成纤维细胞与LMTMCs通过COL1A1-CD44/SDC4和LAMA4-CD44信号轴促进肝转移的机制 | 模型在外部验证集表现存在差异(0.72-0.89)，需要更多样化的数据集验证 | 开发能够早期识别和预测结直肠癌肝转移风险的计算模型 | 结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序, 空间转录组分析, 批量RNA测序 | 深度学习 | 全切片图像, 基因表达数据 | TCGA-CRC内部测试集和两个外部验证队列(西南医科大学附属医院及附属中医医院) | PyTorch | ResNet18 | AUC | NA |